Hochschule Bremen
Studienrichtung Informationstechnik
Fachbereichs Elektrotechnik
(Nachrichtentechnik)
Diplomarbeit bearbeitet bei
Stadtwerke Bremen AG

Erstellung eines Prognosesystems für die elektrische
Lastganglinie des 50Hz-Netzes der Stadtwerke Bremen AG

eingereicht von:
Manfred Damsch

 Juli 1997

Inhaltsverzeichnis

EIDESSTATTLICHE ERKLÄRUNG ... 2
BESCHREIBUNG DER THEMENSTELLUNG ... 3
INHALTSVERZEICHNIS ... 4
ABBILDUNGSVERZEICHNIS ... 5
TABELLEN-/GLEICHUNGSVERZEICHNIS ... 7

VORWORT ... 8

1 EINLEITUNG ... 10

2 ANALYSE ... 13
2.1 EINFÜHRUNG ... 13
2.2 DATENVERARBEITUNG MITTELS SPSS FÜR WINDOWS ... 14
2.3 DAS DATENMATERIAL ... 15
2.3.1 AUFBEREITUNG DES DATENMATERIALS ZUR ANALYSE ... 16
2.3.2 KORREKTUR DES INKONSISTENTEN DATENMATERIALS ... 18
2.3.3 CHARAKTERISTISCHE DATENAUFTEILUNG ... 19
2.3.4 CHARAKTERISTIKEN ... 20
2.3.4.1 Verteilungen ... 20
2.4 ZEITREIHEN ... 42
2.4.1 STATIONARITÄT DER ZEITREIHE ... 43
2.4.2 SPEKTRALANALYSE ... 44
2.4.3 EMPIRISCHE MOMENTE 1. UND 2. ORDNUNG DER ZEITREIHE ... 49
2.4.4 ZUSAMMENHANGSANALYSE ... 50
2.4.4.1 Streudiagramme (Scatterplots) ... 50
2.4.4.2 Korrelogramme ... 57

3 PROGNOSEVERFAHREN/-MODELLE ... 67
3.1 BEURTEILUNGSMETHODEN FÜR DIE PROGNOSEQUALITÄT ... 69
3.1.1 EX-ANTE-BEURTEILUNG ... 69
3.1.2 EX-POST-BEURTEILUNG ... 70
3.2 UNIVARIATE PROGNOSEVERFAHREN ... 72
3.2.1 DIE NAIVE PROGNOSE ... 72
3.2.2 PROGNOSE DURCH GLEITENDEN DURCHSCHNITT ... 80
3.2.3 EXPONENTIELLE GLÄTTUNG ... 83
3.3 MULTIVARIATE PROGNOSEVERFAHREN ... 89
3.3.1 MULTIPLE REGRESSIONSANALYSE ... 90
3.3.2 ADAPTIVE FILTERSYSTEME ... 93
3.4 HEURISTISCHE PROGNOSEVERFAHREN ... 94

4 ZUSAMMENFASSUNG ... 96

LITERATURLISTE ... 98
ANHANG ... 101

1 Einleitung

Die Versorgung der Stadt Bremen mit elektrischer Energie erfolgt zu 90% durch die Stadtwerke Bremen AG, die restlichen 10% werden –vertraglich festgeschrieben– von der Preußen Elektra AG gelie fert. Insgesamt werden jährlich rund 3,4 Mrd kWh elektrischer Energie in der Stadt Bremen benötigt, wobei jedoch in etwa ein Drittel dieser Energiemenge alleine von den Stahlwerken Bremen konsumiert werden.

Die Erzeugung der elektrischen Energie erfolgt –einsatzoptimiert– durch die Verbrennung von Steinkohle oder Erdgas, oder durch den Einsatz von sog. Gasturbinen, die durch die bei der Verbrennung von leichtem Heizöl entstehenden Abgase angetrieben werden.

Bei der Stahlschmelze in den Hochöfen der Stahlwerke Bremen entsteht bei der Gewinnung reinen Eisens (durch Reduktion des Eisenerzes) sog. Gichtgas (etwa 60 Vol% N2, 30 Vol% CO und 10 Vol% CO2), welches für die Erzeugung elektrischer Energie einen noch genügend hohen Brennwert hat. Die im Gichtgas steckende Energie wird mittels 16 2/3 Herz- Generatoren in elektrische Energie umgewandelt und direkt in das Netz der Bahn AG eingespeist. Seit Herbst 1995 steht auf dem Gelände des Kraftwerks Mittelsbühren ein statischer Umrichter, der es ermöglicht, den 16 2/3 Hz-Einphasenwechselstrom der Bahn, in 50 Hz-Drehstrom, wie er an Haushalte und Industrie geliefert wird, zu konvertieren und umgekehrt. Damit ist es nun möglich, bei Minderbedarf der Bahn AG, z.B. an Wochenenden, die überschüßige Energie in das Stadtnetz Bremen einzuspeisen, anstatt sie einfach verpuffen zu lassen¹.

Das größte Problem mit dem sich alle Erzeuger-EVUs beschäftigen müssen, ist die Einsatzplanung der zur Verfügung stehenden Kraftwerke und die Einhaltung der mit Verbundnetzen abgeschlossenen Verträge, so daß sich ein Kostenoptimum für jeden einzelnen Tag und in der Jahresbilanz ergibt.

Dieses Optimum ist dabei von vielen Faktoren abhängig, von denen hier nur einige erwähnt werden sollen:

• welche Leistung wird benötigt,
• wann wird die Leistung benötigt,
• wie lange muß die Leistung bereitgestellt werden,
• welches Kraftwerk hat welche Betriebskosten,
• wie hängen die Betriebskosten eines KWs von dessen Auslastung ab,
• welche Anfahrzeit hat welches Kraftwerk,
• was kostet das Anfahren des Kraftwerks,
• welche Kraftwerke sind überhaupt einsatzbereit,
• müssen Verträge mit Fremdversorgern eingehalten werden,
• wann kann die Fremdenergie am kostengünstigsten abgenommen werden...?

Selbst bei der Annahme, daß oben erwähnte Punkte zu Genüge bekannt und in allen denkbaren Kombinationen durchkalkuliert wurden, so ist die Qualität der Optimierung immer noch stark von der Vorhersage des Energiebedarfs des zu versorgenden Gebietes abhängig.

Und hier liegt auch die größte Schwierigkeit, denn der Energieverbrauch einer Stadt wie Bremen ist letztlich nicht nur von der Zeit und vielen weiteren kausalen Einflüssen abhängig, sondern unterliegt auch gewissen stochastischen Schwankungen, deren Bestimmung (Schätzung) in das Gebiet der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik fällt, und somit –allen gestellten Erwartungen zum Trotz– niemals 100% ig vollzogen werden kann. Vielmehr ist die genaue Vorhersage eines zufälligen Prozesses wiederum ein zufälliges Ereignis, was sich zwar wiederholen kann, aber nicht muß.

Bei der Erstellung eines Prognosesystems stellt sich zunächst einmal die Frage, welche Arten von angewandten Prognoseverfahren sind bereits bei anderen EVUs im Einsatz, bzw. welche Verfahren sind überhaupt geläufig. Das nächste Problem ist die Auswahl eines adäquaten Prognosemodells aus der Vielzahl gängiger Methoden.

Die Komplexität der verschiedenen Prognoseverfahren und die schlechte Interpretierbarkeit der aus Untersuchungen vorliegenden Ergebnisse, erschweren die Auswahl eines geeigneten Verfahrens, da die ex-ante Beurteilung der Prognosequalität in ihrer Wertigkeit stets davon abhängig ist, welche Art der Beurteilung angewandt wird. So gibt es eigentlich zu jedem Prognoseverfahren eine Bewertungscharakteristik, die dem untersuchten Verfahren eine gewisse Existenzgrundlage gibt. So kann die niedrige quantitative Vorhersagegenauigkeit eines getesteten Verfahrens durch dessen einfache Implementierung, zu einem insgesamt befriedigenden Ergebnis gebracht werden.

Die erwähnte Komplexität der Prognoseverfahren läßt eine empirische Ermittlung des günstigsten Verfahrens nicht zu, da die Anwendung jedes dieser Verfahren –sofern es sich nicht um einfache autoregressive Prognosemodelle, wie beispielsweise die exponentielle Glättung oder simple Berechnung gleitender Durchschnitte handelt– mit hohem Aufwand verbunden ist.

Durch die Betrachtung des zu prognostizierenden Systems mit all seinen Komponenten und die genaue Analyse der äußeren Einflußfaktoren, erhält man einen Überblick über die Komplexität des am besten geeigneten Prognoseverfahrens und kommt dadurch automatisch zu einer Vorabselektion aller in Frage kommenden Modelle. Anschließend braucht man sich dann nur noch für eines dieser Modelle zu entscheide, welches dann auf die gegebenen Umstände anpzuassen ist. Der Ausdruck „nur“ ist dabei mit äußerster Vorsicht zu genießen, da es auch nach vielen Jahren der Anwendung etwaiger Prognoseverfahren noch immer keines gibt, welches dem Anspruch der idealen Prognose gewachsen ist.

2 Analyse
2.1 Einführung

Bevor eine Entscheidung für ein bestimmtes Prognosesystem getroffen werden kann oder sollte, bietet es sich an, eine eingehende Analyse des zur Prognose bereitstehenden Datenmaterials zu erwägen.

[...]

1Das überschüßige Gas wird einfach nur verbrannt, damit es nicht in die Umwelt gelangt.